Нерівномірність розподілу доходів серед людей є однією з ключових проблем економіки. Держави намагаються вирішити цю проблему через стягнення податків та розподіл відповідних грошових коштів серед населення через державні видатки. Однак, побудова ефективної податкової системи – задача непроста. Перерозподіл коштів від тих, хто заробляє більше, тим, хто заробляє менше, зменшує нерівність серед населення, але водночас може суттєво знизити продуктивність – надто високі податки при високих доходах можуть зменшувати мотивацію людей більше працювати, або змушувати шукати шляхи для уникнення сплати податків.
Тож, завдання економістів полягає в пошуку найбільш ефективного балансу між рівністю та продуктивністю. Завдання ускладнюється тим, що економічна поведінка людей є комплексною і важко передбачуваною. Економістам доводиться робити багато припущень, які іноді суттєво відрізняються від реальності. Експериментувати з різними податковими системами у пошуках ідеальної – теж не видається можливим у реальному світі. Тож, побудова найкращої податкової політики все ще залишається відкритим питанням.
Науковці з американської технологічної компанії Salesforce вважають, що штучний інтелект може допомогти у розв’язанні цієї проблеми. Вони розробили систему AI Economist, що базується на «навчанні з підкріпленням» (англ. reinforcement learning). Відповідні методики використовуються, наприклад, при навчанні алгоритмів відеоіграм, таким як Starcraft та Dota. Якщо говорити простими термінами, то алгоритм отримує винагороду за «правильні» дії. Правильність дій визначається тим, наскільки вони наближують певну мету, поставлену перед алгоритмом.
Читайте також: Імунітет і тести ремдесивіру – огляд наукових новин про коронавірус
Як же це працює у випадку побудови ефективної податкової системи? Розробники AI Economist створили симуляцію, в якій чотири агенти працюють і заробляють гроші, а п’ятий агент – стягує податки, а потім рівномірно розподіляє їх між працюючими агентами. Віртуальні працівники можуть збирати каміння та деревину, продавати ці матеріали або будувати з них будинки. Ключовим припущенням є те, що різні працівники мають різний рівень кваліфікації, і більш кваліфіковані працівники можуть заробляти більше, більш вправно будуючи будинки. Завдання працюючих агентів полягає у тому, щоб максимізувати отриманий дохід, мінімізуючи при цьому докладені зусилля.
Першим цікавим відкриттям даної симуляції стало те, що віртуальні робітники самостійно прийшли до певної спеціалізації: агенти з більш низькою кваліфікацією зосередились на тому, щоб збирати та продавати матеріали, в той час як висококваліфіковані агенти займались переважно побудовою будинків з матеріалів, придбаних у інших агентів. Фактично, завдяки системі винагород, вони самі зрозуміли, що більш ефективним застосуванням їх часу є саме побудова будинків, яка приносить більше доходів.
На другому рівні запропонованої системи діє п’ятий агент, який виходячи з поведінки робітників, намагається оптимізувати податкові ставки. В результаті, системі вдалося вийти на комплекс податкових ставок, який забезпечував би найкращий баланс між рівністю та продуктивністю. Порівняння проводили з максимально ліберальною системою без будь-яких податків, американською податковою системою та системою, запропонованою відомим економістом Емануелем Саезом.
Читайте також: Як пандемія змінить сферу технологій
Рішення, запропоноване штучним інтелектом, може здатися досить неординарним для економістів. Переважна більшість податкових систем у світі, побудована або за принципом прогресивної податкової ставки, коли з високих доходів стягується вища податкова ставка, або за принципом регресивної податкової ставки, коли з низьких доходів стягується більша податкова ставка. Алгоритм штучного інтелекту, в свою чергу, запропонував систему, за якої більш високими ставками обтяжуються ті, хто заробляє мало і ті, хто заробляє багато, а працівники з середніми доходами сплачують найнижчу податкову ставку. При цьому, автори зауважують, що незважаючи на високі податкові ставки, працівники з низькими доходами все одно фактично субсидіюються державою, бо отримують від неї більше, ніж сплачують податків.
Розробники AI Economist також перевірили, наскільки добре запропонована система працює з реальними людьми. Останнім надали контроль над віртуальними агентами, і виявилось, що поведінка людей була цілком схожою на поведінку віртуальних робітників, за винятком того, що люди частіше вдавались до нераціональної конкурентної поведінки, як-то наприклад, блокування роботи інших працівників. Разом з тим, податкова система, розроблена штучним інтелектом, виявилась більш ефективною, ніж альтернативні варіанти, в тому числі і при застосуванні до реальних людей.
Звичайно, попереду ще багато роботи, адже чотири віртуальні працівники – це надто мало для симуляції реальної економіки. Однак, це дослідження може стати першим кроком до побудови прозорої та зрозумілої податкової системи без впливу політики та популізму.